KNN 分类器算法不适用于所有情况答案

【问题标题】：KNN classifier algorithm not working for all casesKNN 分类器算法不适用于所有情况
【发布时间】：2015-01-12 09:13:16
【问题描述】：

为了在 d 维空间中有效地找到一个点的 n 个最近邻，我选择了具有最大分散度的维度（即在这个坐标中点之间的差异最大）。在这个维度上从最小值到最大值的整个范围被分成 k 个 bin。每个 bin 包含坐标（在此维度中）在该 bin 范围内的点。确保每个 bin 中至少有 2n 个点。寻找点 x 的 n 个最近邻的算法如下：

确定 bin kx，x 所在的点（精确的投影）。
计算 x 与 bin kx 中所有点之间的距离。
按升序对计算的距离进行排序。
选择前 n 个距离。测量这些距离的点返回为 n x 的最近邻。

此算法不适用于所有情况。什么时候算法无法计算最近邻？任何人都可以提出修改算法以确保在所有情况下都能正常运行吗？

【问题讨论】：

标签： algorithm classification pattern-recognition knn

【解决方案1】：

KNN 失败的地方：

如果数据是所有不同类的混杂，则 knn 将失败，因为它会尝试找到 k 个最近的邻居，但所有点都是随机的
异常点

假设您有两个不同类的集群。然后，如果您有一个异常点作为查询，knn 将分配其中一个类，即使查询点远离两个集群。

【讨论】：

【解决方案2】：

这是失败的，因为 x 的 k 个最近邻居中的（任何一个）可能与 x 位于不同的 bin 中。

【讨论】：

对不起@Duh，但我不明白你的意思。如果我们只在一个混凝土箱中寻找 k 个最近的邻居，他们怎么可能在不同的箱中？

【解决方案3】：

“不工作”是什么意思？您确实明白，您所做的只是一种近似方法。
尝试规范化数据，然后选择维度，否则分散没有意义。

用于区分或聚类的最佳向量可能不是原始维度之一，而是维度的任意组合。
使用 PCA（主成分分析）或 LDA（线性判别分析）来识别判别维度。

【讨论】：